针对经验风险最小化算法的过拟合的问题，给出交叉验证的方法，这个方法在做分类问题时很常用： 一：简单的交叉验证的步骤如下： 1、 从全部的训练数据 S中随机选择 中随机选择 s的样例作为训练集 train，剩余的 作为测试集 作为测试集 test。 2、 通过对测试集训练 ，得到假设函数或者模型 。 3、 在测试集对每一个样本根据假设函数或者模型，得到训练集的类标，求出分类正确率。 4，选择具
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2024-01-01 21:54:38
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在进行机器学习时，根据处理问题的不同，所需要的训练样本不同，并不是所有的训练样本都可以在网络上搜索到，所有，有时需要根据自己要解决的问题的实际需要，制作自己的样本数据集。matlab是半自动制作样本训练集的一个较强大的工具。1运行matlab自带的trainingImageLabeler函数1.1运行trainingImageLabeler 程序会弹出training image lab
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2023-10-14 22:49:43
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## 创建深度学习训练样本库的完整指南
在深度学习中，训练样本库的建立是至关重要的一步。这个过程涉及收集、处理和标注数据。本文将为您展示如何建立一个深度学习训练样本库，并提供详细步骤和示例代码。
### 流程概述
下表展示了建立深度学习训练样本库的主要步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 步骤1 | 收集数据 |
| 步骤2 | 数据清理 |
| 步骤3 |
对以下论文进行解读：3.Intriguing properties of neural networks5.Explaining and Harnessing Adversarial Examples6.Ensemble adversarial training_Attacks and defenses 1、什么是对抗样本？Intriguing properties of neural
项目背景： 要做行业内文本相似性匹配，但是数据量不足，尝试了三种方法： １）加载网上ｄｏｗｎｌｏａｄ的预训练网络，用少量样本只训练最后两层的少量参数 ２）加载网上ｄｏｗｎｌｏａｄ的预训练网络，用少量样本对所有网络参数进行微调 3）加载网上ｄｏｗｎｌｏａｄ的预训练网络，用少量样本只训练起始两层的少量参数 最后取得了不错的效果 以下内容借鉴 这幅图说明了该用哪种迁移学习，让我们逐个来看。 1）右下角
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2024-08-19 09:51:28
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训练样本的选择方式
在目前我的实验中训练样本主要有两种选择方式：（当让还有很多选择方式，比如我在人脸图像亲缘识别的实验中是将所有的数据当作训练样本，在将所有的数据作为测试样本来测试方法的识别率、还有比如交叉验证等很多方法，在这里记录的是目前的实验所用到的训练样本的选择方法）1、在同类样本中随机的选取1/2或者2/3的样本作为训
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2023-12-10 22:14:26
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小样本学习背景深度学习背景下，每个类至少需要上千张训练样本才能使CNN在已知类别上性能饱和。此外，神经网络 generalization ability 薄弱，当 novel class 来临时, 模型很难通过少量的标记样本就学会识别 novel concepts。然而这一切对于人类来说却不成问题，我们人类是具有快速从少量（单）样本中快速学习能力的。即使对于一个五六岁的孩子来说，他从没有
前言《算法》这本书肯定是很好的一本入门书，但是有个比较头疼的问题是，作者是采用Drjava运行，采用命令行运行程序的，很多程序涉及到重定向输入文件。这给习惯使用Eclipse或IDEA或VSCode进行开发的朋友出了个不小的难题。本文是综合博主在阅读学习本书之初，使用Eclipse编程的时候遇到的问题，加上在网上查阅资料，以及阅读官方网站获得信息，为开始学习这本书的朋友提供一点点小小的帮助。第一步
文章目录一：什么是样本？二：什么是总体？三：样本抽取规则四：样本的作用五：样本的类型六：数据集各类样本的比例 一：什么是样本？ 研究中实际观测或调查的一部分个体称为样本(sample)。二：什么是总体？ 研究对象的全部称为总体。三：样
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2023-10-14 08:14:45
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# 深度学习中解决训练样本不足的方法
在深度学习的研究与应用中，充足的训练样本通常是模型性能的关键。然而，许多实际问题中可用的训练样本可能非常有限。本文将探讨一些常用的方法，帮助我们在训练样本不足的情况下依然能够构建出有效的深度学习模型。
## 1. 数据增强
数据增强是一种通过对训练数据进行各种变换（如旋转、缩放、裁剪等）来增加数据集规模的技术。通过这种方式，模型能够学习到更多的特征，提高
原创
2024-09-21 07:03:35
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arcgis只保留图片范围内的要素首先设置个坐标系才好操作 然后如何只保存我需要的范围内的要素 如图，我要只保留图片上的线段最好是对影像处理 获取其轮廓线，然后再进行裁剪 这里尝试了很多方法，最好的方式是导入图像的时候就可以获取其轮廓 查看这篇文章 得到轮廓后 点击“ArcToolbox”—“分析工具”—“提取”—“裁剪” 在打开的“裁剪”界面，选择输入要素（即要被裁剪的要素） 选择裁剪要素（即用
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2024-08-20 15:28:58
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一.总体和样本1.总体总体（population）是包含所研究的全部个体（数据）的集合，它通常由所研究的一些个体组成，如由多个企业构成的集合，多个居民户构成的集合，多个人构成的集合，等等。组成总体的每一个元素称为个体，在由多个企业构成的总体中，每一个企业就是一个个体；由多个居民户构成的总体中，每一个居民户就是一个个体；由多个人构成的总体中，每一个人就是一个个体。总的来说总体是个体的一个集合，所有的
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2023-12-12 23:04:02
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一、问题描述 1、采用gdb模板文件，在ArcSDE（数据服务器）中批量创建数据库表（数据迁移）时，用到接口ESRI.ArcGIS.Geodatabase.IGeoDBDataTransfer的方法Transfer时，报错，错误为：Exception from HRESULT: 0x80041538； 2、在自己电脑上试验没问题，数据服务器上会有该问题； 3、由于GIS相关问题，相关帮助手册
本章内容：1. K-均值聚类算法。2. 对聚类得到的簇进行后处理。3. 二分K-均值聚类算法。4. 对地理位置进行聚类。========================================================================K-聚类算法是一种无监督学习算法。首先明白什么是无监督学习：输入数据有标签，则为有监督学习，没标签则为无监督学习聚类就是一种
1.正样本文件采集：需要使用到的工具：objectmarker用于待识别对象的标注，并生成标注文件。需要注意的是，生成完标注文件之后（通常是info.txt文件），用编辑器打开文件，将所有路径信息删除，只保留文件名和其对应的标注信息，修改完成之后，将文件保存为sample_pos.dat(注意，文件名字不要改变，否则以后会很坑，这个具体还没去研究源码，应该是程序的问题)；ps:如果已经有了图像的标
0. 基本术语数据集（data set）：记录的集合。示例（instance）或样本（sample）：每条记录是关于一个事件或者对象的描述。属性（attribute）或特征（feature）：反映事件或对象在某方面的表现或性质的事项。属性值（attribute value）：属性上的取值。训练集（training set）：训练
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2024-05-11 22:37:08
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学习曲线：查看模型的学习效果；通过学习曲线可以清晰的看出模型对数据的过拟合和欠拟合；学习曲线：随着训练样本的逐渐增多，算法训练出的模型的表现能力；表现能力：也就是模型的预测准确率，使用均方误差表示；学习率上体现了模型相对于训练集和测试集两类数据的均方误差。具体的操作：len(X_train) 个训练样本，训练出 len(X_train) 个模型，第一次使用一个样本训练出第一个模型，第二
在深度学习中经常出现一些问题导致训练出来的效果不佳，这篇文章就说一说如何提升网络训练的质量。索引：欠拟合过拟合如何检测过拟合如何过拟合动量梯度下降学习率自适应提前停止Dropout随机梯度下降欠拟合 underfitting就是模型的复杂度小于真实的复杂度，因此模型不能够表达真实的情况。如果遇到无论怎么训练，训练的accuracy很低，测试的accuracy很低，loss也下不去，这个时候很可能出
我们要用yolo做我们自己的objection detection，需要自己准备样本，自己训练。在训练之前，我们需要把样本转为我们需要的格式，贴标签等。这里介绍一下这部分工作。 文件目录树：training_data
--image
--dount #保存图片的文件夹,两类的object保存在同一文件夹下
--00001.jpg
--00002.jpg
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2024-04-07 09:06:26
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dp
原创
2022-07-03 01:04:42
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